很多朋友对于微软在人工智能领域布局和微软在人工智能领域布局的优势不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
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人工智能产业链
产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。
人工智能芯片分类一般有按技术架构分类、按功能划分、按应用场景分类三种分类方式。
为什么微软小冰不集成到Windows里作为智能助理？
这个问题的提法是错误的。事实上，如果个人用户在自己的台式电脑，或者笔记本电脑安装了最新版的Win10操作系统，既可以使用微软小娜，也可以与微软小冰聊天。用户若要在电脑端和微软小冰聊天，最简单的做法便是直接让微软小娜唤出微软小冰（用户在与微软小娜的对话框中输入“微软小冰”即可）。很快，用户就可以与微软小冰进行一对一地交流了。
客观地说，至少在目前，微软的人工智能的确在业界中处于一流的水准。由此，在国内的科技（互联网）公司不仅要重视人工智能，还应该不折不扣地推进人工智能技术进步（而非炒概念）。否则，将来真就有可能如比尔盖茨在某场电视对话节目中所说的那样，美国在人工智能会是第一，中国在人工智能领域充其量是第二。
微软小娜与微软小冰之间的区别是什么？据微软亚洲互联网工程院的副院长李笛称：就全球范围而言，且从基础架构的基本理念看，当前的对话式人工智能基本可以划分为两种，一种是面向单一任务的框架——Turn-Oriented，两一种是面向对话全程的框架——Session-oriented。微软从四年前开始同时布局两种框架，微软小娜是Turn-oriented，微软小冰是Session-oriented，但是当时，微软在这两种框架下的技术都还不足够。
Turn-oriented面向单个任务，用户与智能助手之间通常采取一问一答的方式进行交互，智能助手能很迅速地、通过最少的多功能对话帮用户完成任务。在Turn-oriented框架下，用户与智能助手间的每一个对话如同一个个十字路口，用户发出的每一个指令，智能助手就把用户带向一个目的点，然后又回到路口的中央。当智能助手不能回答用户提出的问题，或者完成用户发出的指令时，一般会调用搜索引擎的方式来直接向用户给出搜索答案。用户小微软小娜提出一两个简单的问题还行，但想与微软小娜多聊上几句几乎是不可能的，并且常令用户感到很尴尬。
在Session-oriented框架下，用户与智能助手之间展开对话时不仅限于命令，而是混合的。用户在与助手闲聊的过程中，智能助手还能完成用户给出的每一个任务，更接近人类之间自然的对话。
微软的人工智能服务如何帮助濒危物种？
微软将野生动物灭绝视为一个重要问题。这家科技巨头近期的目标是提高对“生物多样性危机”的认识，并与世界自然基金会合作提供相关课程。现在，微软已经详细介绍了自然环境保护主义者利用其AI服务帮助濒危物种的一些方法。突出的工具和模型正在帮助这些科学家以更好的方式收集和分析数据。
首先，面部和模式识别技术可用于监测狮子的种群情况。这涉及使用诸如卷积神经网络（CNN）的深度学习架构来对捕获的高质量图像进行分类，然后结合OpenCV和Caffe框架用于实际面部识别。以类似的方式，Azure被用来识别长颈鹿躯干上的独特标记，速度比以前更快。
研究人员还部署了Azure工具和人工智能，以监测人类对灰熊种群的影响。这涉及使用DNA采样和GPS项圈跟踪每只灰熊，以了解它们与总体种群数量及其栖息地的关系。此外，微软云平台上的机器学习模型帮助环保主义者获取有关鲸鱼体型和健康状况的数据。这也利用了CNN，就像用于监测狮子的面部识别技术一样。
此外，作为微软AIforEarth项目的获奖者之一，生态学家HeatherJ.Lynch正在接受对她的AI应用程序的支持，这种应用程序允许实时跟踪北极企鹅。生成关于该物种种群的估计是她工作中不可或缺的一部分，并且利用计算机视觉来搜索卫星图像中难以找到的标记，这些标记帮助她完成了这项任务。
最后，这家总部位于雷德蒙德的科技巨头突出了ElephantListeningProject项目，该项目去年获得了一笔赠款。该倡议的主要目的是通过使用人工智能来识别和分析大象声音的记录来保护森林大象物种。这有助于创建所谓的“大象词典”，帮助研究人员不仅能够理解大象的“交流”，还可以根据他们发现的信息更多地协调他们的保护工作。
ChatGPT已经成名，微软能在这款人工智能上赚到钱吗？
我个人觉得肯定能赚到钱，因为老美从来不打没把握的帐，也从来不做亏本生意的，再说人工智能己经成为一种趋势，各行各业像医疗，农业，大型的机械智造等等，都用上了人工智能，在未来各个领域都要上人工智能，所以友友们有认同的吗？让友友们见笑了。[祈祷][祈祷][祈祷]
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